Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库，目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能，主要归功于它的良好的设计。特别是LSM算法。
那么数据库最怕的的随机IO他是如何解决的呢？
先说随机写，它的写都是先记录到日志文件去的，在日志文件满之前只是简单的更新memtable,那么就把随机写转化成了顺序写。在日志满了后，把日志里面的数据排序写成sst表同时和之前的sst进行合并，这个动作也是顺序读和写。大家都知道传统磁盘raid的顺序读写吞吐量是很大的，100M左右是没有问题。在写日志文件的时候，用到是buffer IO，也就是说如果操作系统有足够的内存，这个读写全部由操作系统缓冲，效果非常好。即使是sync写模式，也是以数据累计到4K为一个单位写的，所以效率高。
那么随机读呢？这个它解决不了。但是ssd盘最擅长随机读了。这个硬件很自然的解决了这个问题。
所以leveldb的绝配是ssd盘的raid.
leveldb标准版本编译见这里，由于标准版本用到了c++ 0x的特性，在RHEL平台下没得到支持，所以为了移植性, basho见这里为它做了标准c++版本的port, 见目录c_src/leveldb. 他之所以用c++ 0x标准主要是用到里面的原子库，basho的port用了libatomicops搞定这个问题.
我们的测试采用的就是这个版本, 我们分别测试了1000万， 1亿，10亿数据量下的leveldb表现，发现随着数据集的变化性能变化不大。
由于leveldb默认的sst文件是2M, 在数据集达到100G的时候要占用几万个文件，我修改了：
version_set.cc：23 static const int kTargetFileSize = 32 * 1048576; |
让默认的文件变成32M,减少目录的压力。
我的测试环境是:
top说:
21782 root 18 0 1273m 1.1g 2012 R 85.3 1.2 1152:34 db_bench |
iostat说:
sdb1 0.40 0.00 3.40 0.00 30.40 0.00 8.94 0.02 4.65 4.65 1.58 |
fioa 0.00 0.00 2074.80 3.80 16598.40 30.40 8.00 0.00 0.13 0.00 0.00 |
dm-0 0.00 0.00 1600.00 0.00 16630.40 0.00 10.39 0.25 0.15 0.15 24.76 |
该测试中请注意snappy压缩没有打开，如果有压缩性能还会高很多，因为IO少了一半。
write_buffer_size=$((256*1024*1024))，log大小设成256M，这样减少切换日志的开销和减少数据合并的频率。
同时应该注意到db_bench是单线程程序，还有一个compact线程，所以最多的时候这个程序只能跑到200%的cpu, IO util也不是很高. 换句话说如果是多线程程序的话性能还要N倍的提高。
我们来看下实际的性能数字：
$sudo ./db_bench --num=10000000 --write_buffer_size=$((256*1024*1024)) |
Date: Fri May 27 17:14:33 2011 |
CPU: 24 * Intel(R) Xeon(R) CPU X5670 @ 2.93GHz |
Values: 100 bytes each (50 bytes after compression) |
RawSize: 1106.3 MB (estimated) |
FileSize: 629.4 MB (estimated) |
write_buffer_size=268435456 |
WARNING: Snappy compression is not enabled |
------------------------------------------------ |
fillseq : 2.134 micros/op; 51.8 MB/s |
fillsync : 70.722 micros/op; 1.6 MB/s (100000 ops) |
fillrandom : 5.229 micros/op; 21.2 MB/s |
overwrite : 5.396 micros/op; 20.5 MB/s |
readrandom : 65.729 micros/op; |
readrandom : 43.086 micros/op; |
readseq : 0.882 micros/op; 125.4 MB/s |
readreverse : 1.200 micros/op; 92.2 MB/s |
compact : 24599514.008 micros/op; |
readrandom : 12.663 micros/op; |
readseq : 0.372 micros/op; 297.4 MB/s |
readreverse : 0.559 micros/op; 198.0 MB/s |
fill100K : 349.894 micros/op; 272.6 MB/s (10000 ops) |
crc32c : 4.759 micros/op; 820.8 MB/s (4K per op) |
snappycomp : 3.099 micros/op; (snappy failure) |
snappyuncomp : 2.146 micros/op; (snappy failure) |
$sudo ./db_bench --num=100000000 --write_buffer_size=$((256*1024*1024)) |
Date: Fri May 27 17:39:19 2011 |
CPU: 24 * Intel(R) Xeon(R) CPU X5670 @ 2.93GHz |
Values: 100 bytes each (50 bytes after compression) |
RawSize: 11062.6 MB (estimated) |
FileSize: 6294.3 MB (estimated) |
write_buffer_size=268435456 |
WARNING: Snappy compression is not enabled |
------------------------------------------------ |
fillseq : 2.140 micros/op; 51.7 MB/s |
fillsync : 70.592 micros/op; 1.6 MB/s (1000000 ops) |
fillrandom : 6.033 micros/op; 18.3 MB/s |
overwrite : 7.653 micros/op; 14.5 MB/s |
readrandom : 44.833 micros/op; |
readrandom : 43.963 micros/op; |
readseq : 0.561 micros/op; 197.1 MB/s |
readreverse : 0.809 micros/op; 136.8 MB/s |
compact : 123458261.013 micros/op; |
readrandom : 14.079 micros/op; |
readseq : 0.378 micros/op; 292.5 MB/s |
readreverse : 0.567 micros/op; 195.2 MB/s |
fill100K : 1516.707 micros/op; 62.9 MB/s (100000 ops) |
crc32c : 4.726 micros/op; 826.6 MB/s (4K per op) |
snappycomp : 1.907 micros/op; (snappy failure) |
snappyuncomp : 0.954 micros/op; (snappy failure) |
$sudo ./db_bench --num=1000000000 --write_buffer_size=$((256*1024*1024)) |
Date: Sun May 29 17:04:14 2011 |
CPU: 24 * Intel(R) Xeon(R) CPU X5670 @ 2.93GHz |
Values: 100 bytes each (50 bytes after compression) |
RawSize: 110626.2 MB (estimated) |
FileSize: 62942.5 MB (estimated) |
write_buffer_size=268435456 |
WARNING: Snappy compression is not enabled |
------------------------------------------------ |
fillseq : 2.126 micros/op; 52.0 MB/s |
fillsync : 63.644 micros/op; 1.7 MB/s (10000000 ops) |
fillrandom : 10.267 micros/op; 10.8 MB/s |
overwrite : 14.339 micros/op; 7.7 MB/s |
总结: Leveldb是个很好的kv库，重点解决了随机IO性能不好的问题，多线程更新的性能非常好.
玩得开心！
